近日，浙江英格莱制药有限公司申请的干法制粒辊压参数自适应预测控制方法及系统发明专利已公开，该专利目前进入实质审查阶段，为制药干法制粒工序的智能闭环质量管控提供全新技术思路。

在干法制粒生产过程中，粉体物料流变特性容易受原料批次、环境条件影响而发生波动。传统调控模式多依靠人工经验或者滞后反馈方式调节辊压压力、压辊转速，容易出现颗粒粒径分布波动、粒径双峰、物料结块等现象，影响固体制剂成品质量一致性，是行业内普遍存在的工艺痛点。

该专利提出融合时序数据处理与时序预测网络的自适应控制方案。系统同步采集干法制粒机运行状态时序数据与颗粒在线粒径分布数据，以统一工控时钟完成时间戳对齐，构建多维状态跳表；从中提取压辊压力波动方差、压辊电机转速梯度、粒径双峰偏差量，耦合计算得到流变耦合度，以此表征粉体实时流变状态，并生成时序流变特征序列。

时序流变特征送入长短期记忆预测解码网络，预判未来一段时间窗口内颗粒粒径分布散度。系统结合流变耦合度、预测粒径散度与多级阈值开展分支判断，设置三类控制策略：工况平稳时维持原有辊压参数；物料小幅波动时对压力、转速做解耦微调；物料流变异常时启动强干预程序，规避结块风险。控制指令再经过机理逆向映射，转化为伺服频率、液压阀开度调节参数下发至 PLC，驱动压辊伺服与液压站实时调整，实现前置预判、闭环自适应调控，有效降低生产过程的质量波动风险。

该技术方案将在线监测、流变特征识别、AI 预测与分级干预控制相结合，摆脱单纯滞后调节的局限，有助于提升干法制粒过程的稳定性，为固体制剂干法生产的智能化管控提供新的技术参考。